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Pronóstico nacional de calidad del aire

Erika López, Arón Jazcilevich, Agustín García, Jorge Zavala Centro de Ciencias de la Atmósfera

UNAM Junio 30, 2016

Contenido

• Introducción

• Problemas de modelos de calidad del aire a

escala nacional

• Modelos de calidad del aire de alta resolución

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Propósitos de un programa de pronóstico de

calidad del aire

• Usado para:

– Proteger la salud pública

– Operar programas para la reducción de emisiones

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Protección de la salud pública

● El pronóstico permite a la población planear: – Actividades para evitar la exposición al aire insalubre – Actividades al aire libre – Cuidado a la salud

● El pronóstico se emplea por:

– Agencias de calidad del aire (Oficina de comunicación) – Medios (televisión, periódico, radio, y red) – Público (general e individuos sensibles) – Escuelas (programación de actividades al aire libre)

● Aspectos críticos de pronóstico:

– Puntualidad (Cuando los usuarios lo necesitan) – Pronósticos localizados – Pronósticos multi-día (uno-a-5 días) son útiles – Formato fácil de entender

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Operación de programas de reducción de

emisiones

● El pronóstico es requerido para:

– Planeación anticipada para preparar los comunicados y la adopción de medidas

– Notificación a interesados

● Aspectos críticos del pronóstico:

– Las acciones dependen de la puntualidad y exactitud

– Se modifican las emisiones que a su vez afectan la verificación del pronóstico

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Operación de programas de reducción de

emisiones ● Programa obligatorio de reducción de emisiones:

– El programa de contingencia ambiental de la CdMx

– Objetivo: Determina las medidas aplicables para prevenir y controlar las emisiones contaminantes generadas por fuentes fijas y móviles.

● Cómo se emplearía el pronóstico:

– La precontingencia activa al incrementarse los valores medidos sobre el nivel de activación.

– Se informa al público por la televisión, anuncios en radio, periódico y red.

– Se informa al público el nivel de contingencia

• Fase I: no circulan carros con calcomanía 2, Industria reduce emisiones al 30%, no circulan vehículos oficiales. Suspensión de actividades al aire libre.

• Fase II: fase 1 más reducción del 60% de emisiones de la industria.

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Distribución espacial

Necesario conocer anticipadamente las zonas de altas

concentraciones

7

Procesos meteorológicos Conocer el transporte de contaminantes de fuentes

antropogénicas y naturales es esencial para el pronóstico.

8

9

Modelos de calidad del aire

• Herramienta de simulación de los procesos atmosféricos

responsables de la contaminación ambiental, incluyendo la

formación de ozono.

• Los modelos simulan la química de la atmósfera a partir de:

a. Datos de emisiones

b. Concentraciones iniciales de especies químicas

c. Reacciones químicas de especies emitidas

d. Condiciones meteorológicas locales

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Pronóstico de calidad del aire

• Se requiere de la predicción de las condiciones

meteorológicas para determinar el pronóstico de calidad

del aire (contaminantes primarios y secundarios).

Pronóstico

meteorológico

Efecto del estado del

tiempo en el

transporte de

contaminantes

Estimación de la

concentración

Conversión de la

concentración de

contaminantes al Índice

de calidad del aire para

el público

• Es necesario conocer la meteorología local como la

radiación solar, humedad relativa, viento, temperatura, etc.

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Modelo de pronóstico de calidad del aire

WRF-Chem • Es un modelo acoplado de meteorología (Weather Research and

Forecasting - WRF) con dispersión y calidad del aire (WRF-

Chemistry).

• Simula la emisión, el transporte, la mezcla y la transformación

química de los gases traza simultáneamente con la meteorología.

• Es empleado a escala regional y global.

WRF

condiciones

meteorológicas

Inventario de

emisiones

WRF-Chem

química

atmosférica

http://www.atmosfera.unam.mx/procca/pronosticos.html 12

• El modelo WRF es un sistema de predicción numérica del tiempo diseñado

para investigación y aplicaciones operacionales.

• Entre sus aplicaciones se encuentra la investigacion para el pronostico del

tiempo, clima regional, asimilacion de datos, calidad del aire entre otras.

Modelo de pronóstico

meteorológico WRF

* Topografía

* Cobertura vegetal y

uso de suelo (LULC)

* Tipos de suelo

* Albedo

* Fracción de vegetación

etc.

* Condiciones iniciales de la

atmósfera en niveles de

presión y variables de

superficie

Interacción entre la atmósfera y la

superficie de la tierra mediante los

LMS (Land Surface Model)

http://grupo-ioa.atmosfera.unam.mx/pronosticos/ 13

Pronóstico

meteorológico

En el pronóstico meteorológico se

requiere una buena representación de

LULC para disponer de mejores

estimaciones de las variables

pronosticadas.

USGS1993

Temperatura

en superficie

de simulación

a 6 km

Cambio de LULC en la República Mexicana

Valle de México

Cancún y Playa del Carmen

Fuente: Google Global-Scale Insight Fuente: INEGI Banco de información

Crecimiento poblacional 1984-2012

Poza Rica, Ver.

Fuente: Google Global-Scale Insight

Red de carreteras

1984-2012

Pérdida de cobertura de bosque para el periodo 2000-2014

Hansen et al. 2013

Hansen et al. 2013

Pérdida de cobertura de bosque (2000-2014)

Objetivo general

• Obtener mejores estimaciones de las variables meteorológicas

pronosticadas por el modelo WRF haciendo uso de información

actualizada de cobertura vegetal y uso de suelo para mejor el

pronóstico de calidad del aire del modelo WRF-Chem.

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Evaluación de productos de LULC

20

Actualización del LULC en el modelo de

pronóstico meteorológico

21

USGS1993 NALCMS2005

Acuerdos (colores)

abs(USGS) NALCMS

km/h

USGS NALCMS

km/h

Promedio mensual de la magnitud del

viento en las 48 horas de pronóstico Diferencia de los promedios mensuales

(NALCMS - USGS)

22

abs(USGS) NALCMS

km/h

USGS NALCMS

km/h

Promedio mensual de la magnitud del viento

máximo en las 48 horas de pronóstico

Diferencia de los promedios mensuales

(NALCMS - USGS)

23

USGS NALCMS

km/h

abs(USGS) NALCMS

km/h

Promedio mensual de la magnitud del viento

mínimo en las 48 horas de pronóstico

Diferencia de los promedios mensuales

(NALCMS - USGS)

24

USGS1993 NALCMS2005

1 Huimilpan, Qro. Matorral Suelo agricola

2 Pachuca, Hgo. Pastizal Asentamientos humanos

3 Huamantla, Tlax. Pastizal

Bosque de coníferas perennifolio Suelo agrícola

4 Universidad Tecnológica de Tecamachalco, Pue. Matorral Asentamientos humanos

5 Parque-Izta-Popo, Edo. Méx. Bosque mixto Pastizal

6 Presa Madín, Edo. Méx. Matorral Asentamientos humanos

7 Cerro Catedral, Edo. Méx. Bosque mixto Bosque de coníferas

perennifolio

8 Atlacomulco, Edo. Méx. Matorral Asentamientos humanos

9 Nevado de Toluca, Edo. Méx. Bosque mixto Pastizal y suelo estéril con

vegetación escasa

10 Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Mor. Matorral Suelo agrícola

Cambios de LULC

en cada Estación

Meteorológica

Automática

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• Series de tiempo del promedio de la

magnitud del viento para un pronóstico a

120 horas del mes de abril de 2012.

• Presa Madín, Edo. Méx. cambio de LULC

de matorrales a cobertura urbana. 26

Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE)

considerando las 10 estaciones EMAS

27

Diferencias absolutas del promedio del viento máximo

considerando las 10 estaciones EMAS

28

Diferencias absolutas del promedio del viento mínimo

considerando las 10 estaciones EMAS

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Alta resolución y urbanización de modelos

• Hasta ahora se trataron modelos con escalas de 2 a 6 km de resolución.

• En el CCA se aplican modelos urbanizados con escalas de 200-500 metros y está en desarrollo los de micro escala a 1-2 metros.

• Esto afinaría el pronóstico de dirección e intensidad de vientos, así como una mejor reproducción de la capa de mezcla.

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Casos de estudio:

Efecto de techos verdes en la meteorología urbana

usando uMM5

Por: Williams Vázquez Morales

Obtención de datos experimentales

Morfología urbana (Inst. de Geografía)

Dominio urbanizado

(a) (b)

Variación de la capa de mezcla

(a) Meteorología forzada localmente y (b) sinóptica

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Micro escala usando MCAD

Flujo atmosférico a través de edificaciones

Transporte de PM2.5 por tráfico vehicular

Gracias